一种基于深度学习的无人机遥感图像语义分割方法

本申请的一种基于深度学习的无人机遥感图像语义分割方法，涉及遥感图像处理及地物信息提取，包括构建公共遥感数据集与自制遥感数据集，对数据集进行标注与预处理，形成用于训练的图像数据集；选取多种主流语义分割模型进行对比分析，确定性能最优的基础模型；在基础模型上进行结构优化，包括对并行聚合金字塔池化模块的池化尺寸组合进行调整，加入坐标注意力机制以增强特征表达能力，优化语义分支结构，将双线性上采样替换为深度卷积上采样，将标准卷积替换为深度可分离卷积；对优化后的模型进行训练与测试，获取最终语义分割结果。本申请能够有效提升遥感图像中目标类别的分割精度，降低损失值，适用于复杂场景下的遥感图像语义理解任务。